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作為我國“雙碳”領(lǐng)域的重要研究成果，藍(lán)皮書系統(tǒng)梳理全球“雙碳”發(fā)展態(tài)勢，以“場景”和“產(chǎn)業(yè)”為雙主線，整合政策、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為政府、行業(yè)及企業(yè)提供科學(xué)參考與行動指引，助力破解“認(rèn)知碎片化、路徑模糊化、工具方法缺位”等核心難題。
報(bào)告認(rèn)為，AI的普及將為企業(yè)帶來無限的創(chuàng)新和增長機(jī)會，同時(shí)也帶來了新的挑戰(zhàn)，尤其是信任的建立。報(bào)告圍繞AI自主性的發(fā)展，探討了其在技術(shù)開發(fā)、客戶體驗(yàn)、物理空間和工作組織四個(gè)維度上的商業(yè)轉(zhuǎn)型和信任重塑。
《工業(yè)大模型白皮書（2025年）》從多維度系統(tǒng)梳理了工業(yè)大模型的前沿技術(shù)、產(chǎn)品解析、應(yīng)用場景、實(shí)施策略、產(chǎn)業(yè)生態(tài)與人才需求等，并預(yù)測了未來幾年的發(fā)展趨勢，從技術(shù)融合、生態(tài)共建、政策協(xié)同等角度，為工業(yè)大模型的未來發(fā)展提供了戰(zhàn)略指引。
目錄 1、為何數(shù)字化 2、何為數(shù)字化 3、如何數(shù)字化 4、數(shù)字化的價(jià)值
2024中國信創(chuàng)+AI趨勢洞察報(bào)告是一篇主要面向信創(chuàng)行業(yè)從業(yè)者以及AI行業(yè)從業(yè)者的研究報(bào)告，旨在幫助從業(yè)者分析AI與信創(chuàng)的協(xié)同發(fā)展趨勢，梳理AI技術(shù)如何賦能信創(chuàng)行業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，國家政策面對信創(chuàng)+AI的支持，大型國央企的投入力度，AI應(yīng)用在八大行業(yè)的落地情況，未來發(fā)展的技術(shù)難點(diǎn)以及方向。
《技術(shù)展望2025》是由埃森哲公司發(fā)布的關(guān)于未來技術(shù)發(fā)展趨勢的報(bào)告，重點(diǎn)關(guān)注人工智能（AI）的自主性及其對企業(yè)和社會的深遠(yuǎn)影響。報(bào)告認(rèn)為，AI的普及將為企業(yè)帶來無限的創(chuàng)新和增長機(jī)會，同時(shí)也帶來了新的挑戰(zhàn)，尤其是信任的建立。報(bào)告圍繞AI自主性的發(fā)展，探討了其在技術(shù)開發(fā)、客戶體驗(yàn)、物理空間和工作組織四個(gè)維度上的商業(yè)轉(zhuǎn)型和信任重塑。
目前人形機(jī)器人的發(fā)展提速，國內(nèi)外廠商開展了軍備競賽，傳感器作為人形機(jī)器人必不可少的部件，有望需求迎來較快增長，且技術(shù)路線有望持續(xù)迭代，國內(nèi)技術(shù)實(shí)力較強(qiáng)的企業(yè)有望迎來快速發(fā)展。
物理人工智能即將到來。我們正在進(jìn)??個(gè)新時(shí)代，人工智能機(jī)器?和?形機(jī)器?將在我們周圍移動。報(bào)告分析表明，到2035年，可能會有13億個(gè)人工智能機(jī)器?，到2050年將達(dá)到40億個(gè)。
雙碳戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)是一項(xiàng)跨領(lǐng)域、多維度的系統(tǒng)工程，涵蓋戰(zhàn)略規(guī)劃、政策法規(guī)、技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等多重挑戰(zhàn)。自國家雙碳戰(zhàn)略實(shí)施以來，政產(chǎn)學(xué)研各界積極探索實(shí)踐，但整體進(jìn)展滯后于預(yù)期，根源在于行業(yè)認(rèn)知碎片化、實(shí)施路徑不清晰、落地抓手缺位——究其根源，既有系統(tǒng)性知識圖譜的缺失，亦缺乏全景式行業(yè)洞察與可復(fù)用的方法論支撐。 為此，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟碳達(dá)峰碳中和工作組聯(lián)合中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會網(wǎng)絡(luò)綠色發(fā)展工作委員會，凝聚產(chǎn)業(yè)生態(tài)合力，組織30余家企業(yè)和科研院所，系統(tǒng)梳理2024年前后國內(nèi)外雙碳發(fā)展態(tài)勢， 跟蹤政策動向與技術(shù)創(chuàng)新方向，提煉規(guī)律性認(rèn)知，構(gòu)建兼具理論深度與實(shí)踐價(jià)值的體系化框架，為產(chǎn)業(yè)界提供可參考的行動坐標(biāo)。
為加快推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能化升級，打造智能制造“升級版”，工業(yè)和信息化部裝備工業(yè)一司在《智能制造典型場景參考指引（2024年版）》基礎(chǔ)上，結(jié)合智能制造發(fā)展實(shí)踐，進(jìn)一步修訂形成了《智能制造典型場景參考指引（2025年版）（征求意見稿）》。 根據(jù)智能制造多年探索實(shí)踐，結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新和融合應(yīng)用發(fā)展趨勢，凝練出8個(gè)環(huán)節(jié)的40個(gè)智能制造典型場景，作為智能工廠梯度培育、智能制造系統(tǒng)解決方案“揭榜掛帥”、智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)等工作的參考指引。這份文件不僅是未來兩年智能制造的“行動地圖”，更是對過去五年政策成果的總結(jié)與升級。
具身智能是機(jī)器人與人工智能發(fā)展的交匯點(diǎn)。機(jī)器人的通用性取決于泛化性的發(fā)展程度，自20世紀(jì)50年代以來，經(jīng)過多輪發(fā)展，機(jī)器人開始從傳統(tǒng)的自動化工業(yè)場景機(jī)器人，向通用泛化場景的機(jī)器人方向發(fā)展。而人工智能在幾十年發(fā)展過后，在今天迎來了智能程度、通識程度更高的生成式大模型時(shí)代。在當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)，人工智能可以真正為機(jī)器人賦予“大腦”，機(jī)器人也可為人工智能提供“身體”，兩者深度融合，而融合的交點(diǎn)——具身智能，則是人工智能與機(jī)器人相互促進(jìn)發(fā)展而形成的必然的產(chǎn)業(yè)趨勢。 作為機(jī)器人的“大小腦”，在硬件已達(dá)到較高工藝水平的情況下，具身智能的技術(shù)能力或?qū)⒊蔀闄C(jī)器人發(fā)展的天花板。當(dāng)前多家領(lǐng)軍機(jī)器人企業(yè)均已各自的方式在具身智能領(lǐng)域投入較多資源與精力，以提升自家機(jī)器人的泛化行為能力。
本報(bào)告從新技術(shù)革命引發(fā)的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展變革和歷史經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，在“以人為本、智能向善”理念指引下，基于供應(yīng)鏈條、價(jià)值鏈條全生命周期鏈條等底層邏輯，從What、Why、Who、How 四個(gè)維度搭建了人工智能治理體系框架。
集團(tuán)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型未來五年實(shí)施方案
GB/T 45341-2025《數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理? 參考架構(gòu)》是我國研制發(fā)布的首項(xiàng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域奠基性的架構(gòu)類國家標(biāo)準(zhǔn)，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)具有重大里程碑意義。 該架構(gòu)聚焦數(shù)字化轉(zhuǎn)型“做什么”“怎么做”和“路線圖”等問題，按照價(jià)值體系重構(gòu)的要求提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要視角，以新型（數(shù)字）能力建設(shè)為主線提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程方法，圍繞數(shù)據(jù)要素驅(qū)動作用的逐步發(fā)揮，提出分階段分檔次的分步實(shí)施要求和成熟度等級（數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟模型DLMM），幫助企業(yè)明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型的體系架構(gòu)、主要方向、關(guān)鍵任務(wù)和發(fā)展路徑，從而更加務(wù)實(shí)有效推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)螺旋式創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展。
大模型技術(shù)已進(jìn)入與業(yè)務(wù)深度融合的階段，64%的中國企業(yè)預(yù)計(jì)對AI的投資將增長10-30%。大模型在企業(yè)落地的周期和應(yīng)用速度超出預(yù)期，平均部署周期已縮短至6-12個(gè)月。企業(yè)正致力于深化業(yè)務(wù)場景探索，以釋放大模型落地帶來的價(jià)值。選擇合適的大模型產(chǎn)品和服務(wù)以及技術(shù)伙伴，能讓企業(yè)落地大模型事半功倍。
5G技術(shù)的普及和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，正推動計(jì)算需求從傳統(tǒng)的云端向終端設(shè)備轉(zhuǎn)移。功耗低、響應(yīng)快的小型模型逐漸成為各行業(yè)的重要技術(shù)支撐。DeepSeek的成功實(shí)踐便是最好的例證：小型AI模型不僅具備強(qiáng)大的智能處理能力，還能直接在手機(jī)、工業(yè)設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)終端上運(yùn)行，大大減少了對云端超級計(jì)算的依賴。這種趨勢使得AI應(yīng)用更加靈活、實(shí)時(shí)，契合了邊緣計(jì)算時(shí)代的發(fā)展需求。曾經(jīng)大模型在云端的“算力統(tǒng)治地位”，正逐漸受到邊緣設(shè)備輕量級模型的挑戰(zhàn)，AI應(yīng)用也將變得更加分散和高效。
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